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Ingeniería y Tecnología
LAS VARIABLES
EN LA METODOLOGÍA DE LA
 INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Ciro Rodríguez Rodríguez 
Jorge Luis Breña Oré
Doris Esenarro Vargas 
LAS VARIABLES
EN LA METODOLOGÍA DE LA
 INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Ciro Rodríguez Rodríguez 
Jorge Luis Breña Oré
Doris Esenarro Vargas 
 
Editorial Área de Innovación y Desarrollo,S.L.
Quedan todos los derechos reservados. Esta publicación no puede ser reproducida, distribuida, 
comunicada públicamente o utilizada, total o parcialmente, sin previa autorización.
© del texto: los autores
ÁREA DE INNOVACIÓN Y DESARROLLO, S.L.
Avda. Juan Gil Albert, 1 - 03802 - ALCOY (ALICANTE) info@3ciencias.com
Primera edición: octubre 2021
ISBN: 978-84-123872-2-3
DOI: https://doi.org/10.17993/IngyTec.2021.78
A nuestras familias, por su valioso apoyo para hacer 
realidad este libro en momentos difíciles de pandemia.
7
ÍNDICE DE CONTENIDOS
CAPÍTULO I: EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ................................................. 11
1.1. Introducción .......................................................................................... 11
1.2. ¿Cómo identificamos el problema de investigación? ............................ 12
1.3. Planteamiento del problema de investigación ...................................... 17
1.4. Descripción del problema de investigación ........................................... 20
1.5. Formulación del problema de investigación ......................................... 20
1.6. Función de las variables en el diseño y nivel de investigación...............23
1.7. Resumen................................................................................................ 26
1.8. Ejemplificación de la formulación de problemas de investigación.........27
CAPÍTULO II: DEFINICIÓN DE VARIABLE ............................................................. 31
2.1. La variable ............................................................................................. 32
2.2. La importancia de la operacionalización..................................................37
2.3. Variaciones entre los extremos ............................................................. 38
2.4. Una aproximación conceptual a las variables y atributos ..................... 39
2.5. Definición conceptual de la variable ..................................................... 42
2.6. Unidad de análisis y unidad de observación ......................................... 44
2.7. ¿Dónde encontrar las variables de investigación? ................................ 53
2.8. Resumen................................................................................................ 55
CAPÍTULO III: CLASIFICACIÓN DE VARIABLES ..................................................... 57
3.1. Clasificación de las variables ................................................................. 57
3.2. Una aproximación a los niveles de medición ........................................ 58
3.3. Por su relación de dependencia ............................................................ 60
3.4. Confusión entre correlación y causalidad ............................................. 85
3.5. Resumen.............................................................................................. 105
CAPÍTULO IV: CUADERNO DE TRABAJO ........................................................... 107
4.1. Unidad de aprendizaje 1 - Nivel Básico ............................................... 107
4.2. Unidad de aprendizaje 2 - Nivel Intermedio........................................ 126
4.3. Unidad de aprendizaje 3 - Nivel Superior ............................................ 146
4.4. Solucionarios de las unidades de retroalimentación........................... 163
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................... 216
GLOSARIO ...................................................................................................... 221
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Las Variables
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Etapas de la investigación científica y su relación con las variables..............24
Tabla 2. Algoritmo de la elaboración del planteamiento del problema. Parte 1..............26
Tabla 3. Algoritmo de la elaboración del planteamiento del problema. Parte 2..............27
Tabla 4. Tema y formulación de problemas de investigación ................................... 28
Tabla 5. Análisis de formulaciones de problemas de investigación.......................... 29
Tabla 6. Identificación entre variables y datos. ......................................................... 34
Tabla 7. Frecuencia de rezo a su dios por devotos de la ICAR .................................. 49
Tabla 8. Frecuencia de rezo a su dios por devotos de la ICAR .................................. 50
Tabla 9. Resumen sobre las variables y su medición. ............................................... 55
Tabla 10. Ganancias mensuales de una tienda de electrodomésticos ..................... 79
Tabla 11. Clasificación de las variables de acuerdo a su función ............................. 96
Tabla 12. Clasificación de las técnicas estadísticas de análisis de datos.................105
Tabla 13. Ejemplos de niveles de investigación en base a las variables..................164
Tabla 14. Ejemplos de niveles de investigación en base a las variables..................165
Tabla 15. Ejemplos de niveles de investigación en base a las variables..................165
Tabla 16. Ejemplos de niveles de investigación en base a las variables..................166
Tabla 17. Ejemplos de niveles de investigación en base a las variables..................166
Tabla 18. Ejemplos de niveles de investigación en base a las variables..................167
Tabla 19. Ejemplos de niveles de investigación en base a las variables..................167
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Identificación del problema de investigación ............................................ 12
Figura 2. Mapa mental sobre la contextualización del problema .. ...............................14
Figura 3. Mapa mental sobre el problema de una investigación ............................ 15
Figura 4. Mapa mental sobre la valoración del problema de una investigación.......16
Figura 5. Mapa mental sobre el planteamiento del problema de investigación.......17
Figura 6. Componentes del problema de investigación ........................................... 19
Figura 7. Límites impuestos en la formulación del problema. ................................. 21
Figura 8. Mapa mental sobre los límites impuestos en la formulación ....................21
Figura 9. Recurrencia en el uso de pronombres en la formulación de problemas de 
9
investigación................................................................................................................23
Figura 10. Pirámide de los niveles y su relación con las variables ..........................25
Figura 11. Planteamiento del problema de investigación. ....................................... 25
Figura 12. La identificación de las variables de investigación ..................................32
Figura 13. Estructura general de un proyecto de investigación .............................. 33
Figura 14. Fases de la operacionalización de las variables. ...................................... 37
Figura 15. Descripción e identificación de la muestra en estudio. ........................... 43
Figura 16. Descripción e identificación de la muestra en estudio. ........................... 43
Figura 17. Características de la variable categórica ordinal...................................... 49
Figura 18. Características de la variable categórica nominal. ................................... 50
Figura 19. Descripción e identificación de la muestra en estudio ............................ 51
Figura 20. Descripción e identificación de la muestra en estudio.............................51
Figura 21. Descripción e identificación de la muestra en estudio.............................52
Figura 22. Descripcióne identificación de la muestra en estudio.............................52
Figura 23. Clasificación de las variables de investigación.........................................60
Figura 24. Clasificación de las variables de investigación ......................................... 63
Figura 25. Tipos de intervención de una variable moderadora Xm. ........................ 64
Figura 26. Tipos de intervención de una variable moderadora Xm. ........................ 64
Figura 27. Tipos de intervención de una variable moderadora Xm. ........................ 65
Figura 28. Clasificación de las variables de investigación. ........................................ 66
Figura 29. Tipos de intervención de una variable moderadora Xm. ........................ 66
Figura 30. Perfil del rendimiento laboral en función de las horas trabajadas...........67
Figura 31. Perfil del rendimiento laboral en función de las horas trabajadas..........67
Figura 32. Relaciones entre las variables independientes y la dependiente............68
Figura 33. Patrón de relaciones de las variables Xm, X y Xc con la variable Y.........69
Figura 34. Tipos de intervención de las variables xm, xc y xi...................................70
Figura 35. Patrón de relaciones de las variables xm ,x, xi y xc con la variable y......72
Figura 36. Patrón de relaciones de las variables X y Xi con la variable Y.................73
Figura 37. Procesos de investigación con metodología de sistemas HSA.................73
Figura 38. Variables correlacionadas.........................................................................76
Figura 39. Correlaciones espurias..............................................................................78
Figura 40. Gráfico de dispersión de las ganancias versus los meses trabajados......79
Figura 41. Gráfico de la tendencia de las ganancias versus los meses trabajados...80
Figura 42. Diagrama de dispersión con la línea tendencia.......................................80
10
Las Variables
Figura 43. Gráfico de dispersión con un patrón no lineal de comportamiento.......81
Figura 44. Nubes de puntos y fuerza de la asociación entre las dos variables.........82
Figura 45. Nubes de puntos y fuerza de la asociación entre las dos variables.........82
Figura 46. Correlación entre la población Oldenburg y el número de cigueñas......86
Figura 47. Clasificación de variables y escalas de medición.....................................87
Figura 48. Representación de la escala de intervalo.................................................90
Figura 49. Representación de la escala de Razón......................................................91
Figura 50. Tipos de variables nominales....................................................................94
Figura 51. Clasificación de las variables por su uso..................................................96
Figura 52. Clasificación de las variables factuales.....................................................98
Figura 53. Taxonomías de clasificación de variables...............................................101
Figura 54. Características esenciales para la elección del tema de investigación..170
Figura 55. Esquema general del proceso de investigación.....................................172
Figura 56. Diagrama de flujo para la elección y planteamiento del problema.......175
Figura 57. Diagrama de flujo para evaluar el nivel de contribución.......................177
Figura 58. Diagrama de flujo para evaluar el nivel de contribución.......................178
Figura 59. Forma y fondo de la investigación..........................................................180
Figura 60. Mitos recurrentes en la investigación....................................................181
Figura 61. Lineamientos para el planteamiento del título......................................183
Figura 62. Elección para la elección y planteamiento del problema......................184
Figura 63. Elementos constituyentes de las unidades de análisis..........................187
Figura 64. Características de las unidades de análisis............................................189
Figura 65. Elementos constituyentes de las unidades de observación..................190
Figura 66. Esquema general de tipos de causación................................................191
Figura 67. Elementos constituyentes de las unidades de observación..................192
Figura 68. Cronología de la causación en el campo de la filosofía.........................193
Figura 69. Prevalencia en las características de la causación.................................196
Figura 70. Relaciones causales en las mediciones defectuosas..............................198
11
CAPÍTULO I: EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
Gnoseología:
El conocimiento es objeto de estudio de una disciplina filosófica denominada “teoría 
del conocimiento”. Es una materia base o central para cualquier investigación que 
tiendan a justificar o dar razones, seriamente, de sus elaboraciones científicas.
La teoría del conocimiento es llamada comúnmente “gnoseología”, porque gnosis 
significa conocimiento y logos teoría, de modo que el término implica también 
“teoría del conocimiento”.
La gnoseología se ocupa principalmente de la interpretación esencial del conocimiento 
humano. Es una disciplina que investiga la relación del pensamiento con el objeto o 
situación objetiva por el mentada (Grajales y Negri, 2017, pág. 19).
1.1. Introducción
Las variables constituyen el eje transversal de todo el proyecto de investigación 
desde el planteamiento de la idea que lo origina; de ahí que cabe preguntarse 
qué variables se pretende estudiar, cómo se las identifica, de qué forma se miden 
o cómo se relacionan. Para un joven investigador, estas interrogantes pueden ser 
desalentadoras e, incluso, pueden llevarle a abandonar el tema elegido. Por otro 
lado, la falta de experiencia puede conducir a identificar variables con dependencia 
lineal o que estén enmascaradas dentro de otras variables que sí son independientes, 
aunque no fácilmente visibles, lo que podría desembocar en investigaciones espurias. 
En consecuencia, las características de las investigaciones que conducen a un grado 
académico requieren que un investigador sepa delimitar explícitamente los alcances 
de su proyecto, para así delinear los objetivos de su investigación (intenciones, 
propósitos y norte de que pretende alcanzar). 
En este sentido, en tanto que las investigaciones abren un campo infinito de 
posibilidades, hechos y fenómenos de vital importancia per se, es necesario recordar 
que se corre el riesgo de desviarse de rumbo principal de estudio. De hecho, un análisis 
exhaustivo de estas cuestiones secundarias, pueden revelar nuevos fenómenos 
y hechos que conducen a un proceso cíclico recurrente de replanteamiento del 
problema; es decir, se podría volverse difusa la investigación. Advertimos que estos 
procesos son errores típicos para la mayoría de investigadores novatos, por tal 
12
Las Variables
motivo, es menester aprender a enfocarse en el problema delimitado y guiarse por 
los objetivos propuestos. 
1.2. ¿Cómo identificamos el problema de investigación?
Todo problema es un enigma, y la teoría generada por él puede ser una posible 
respuesta. Los problemas de investigación son sucesos, eventos, fenómenos, hechos 
que emergen de la cotidianeidad de la realidad y que los investigadores buscan 
identificar para resolver un problema a partir de diversas situaciones, tales como las 
que se muestran en la Figura 1.
 
Figura 1. Identificación del problema de investigación.
Fuente: Tamayo y Tamayo (1987, p. 51).
Kerlinger y Lee (2002) indican que “no siempre le es posible al investigador definir 
el problema de una manera simple, clara y completa. A menudo, puede tener una 
noción general, difusa e, inclusive, confusa del problema” (p. 20-21). Así, esto se 
debería muy probablemente a que el investigador no ha abordado el problema 
desde 1) la complejidad del entramadodel conocimiento y su fase empírica, 2) las 
concepciones subyacentes del investigador que intenta iniciar su investigación —
identificación, caracterización, delimitación— sin la competencia suficientemente.
De acuerdo con la complejidad del problema que se pretende abordar, el investigador 
tomará el tiempo necesario para reflexionar, explorar, identificar y concretar la 
pregunta de investigación en forma simple, clara y completa. 
13
Capítulo I: El problema de investigación
En el ciclo de investigación, el primer paso es la identificación del problema, por 
tanto, cabe preguntarse cuál es el mecanismo, la heurística, el algoritmo, o protocolo 
a seguir para poder identificar y delimitar el problema de investigación. Una posible 
respuesta es la revisión cuidadosa de la literatura en el campo particular de interés, 
pues esto permitirá encontrar la brecha entre la falta de conocimiento teórico y el 
conocimiento empírico. Otra respuesta es la búsqueda en el centro de las actividades 
profesionales, en donde la cotidianeidad puede evidenciar debilidades, falencias o 
problemas que requieran resolverse. 
El problema delineado por el contexto social y ambiental también puede ser objeto 
de estudio local, regional y global, como es el caso de las energías renovables, el 
cambio climático, la sostenibilidad ambiental y la vivienda ecológica. De la misma 
manera, leer las recomendaciones adicionales de los documentos recientemente 
publicados suele proponer nuevos problemas de investigación.
Según refiere Niño (2007, citado en Niño, 2011):
Si el autor logra identificar y representar previamente el tema sobre el cual va 
a tratar, entonces sabrá de dónde partir, qué caminos recorrer, hasta dónde 
llegar y qué metas perseguir. Podrá formular objetivos, diseñar la estructura 
del contenido, fijar la orientación, determinar las fuentes, deslindar campos, 
desechar ideas, consultar y averiguar información, y, sobre todo, hacer el 
recorrido con seguridad y confianza por la composición de la obra (p. 46).
Existen diferentes formatos para redactar proyectos de investigación, pero, por lo 
general, se ciñen al método científico. En esta línea, siendo la identificación del 
problema la primera comunicación real generada en un proceso de investigación, 
su redacción debe estar signada por el destinatario final; es decir, por los futuros 
lectores posibles: estudiantes, bachilleres, maestritas, doctorandos, asesores de 
investigación, evaluadores, revisores. Esta diversidad amerita un lenguaje claro con 
sintaxis simple y estructura precisa, así como contextualizado social y teóricamente 
(Figura 2).
14
Las Variables
Figura 2. Mapa mental sobre la contextualización del problema de investigación.
Fuente: elaboración propia.
En consecuencia, precisar, contextualizar y delimitar el problema de investigación es 
la base subyacente para elegir el método, la metodología y el diseño de investigación, 
los cuales se determinan en función del tipo de investigación (a través de experimentos 
o, incluso, estudios de casos). La elección de esta triada debe incluir, además, una 
breve sinopsis del contexto del problema con el objetivo de fundamentar cómo se 
llega a la hipótesis, la cual contiene las variables importantes para desarrollar la 
investigación. Es aquí cuando el proceso de operacionalización permitirá definir las 
variables y el tipo de mediciones científicas a utilizar con el fin de hacer viable la 
contrastación de la hipótesis. Además, cuando los científicos presentan propuestas 
para fondos de investigación, la calidad de su problema de investigación a menudo 
marca la diferencia, especialmente si tiene relevancia dentro de otra triada: ciencia-
tecnología-sociedad. La figura 3 representa un mapa mental en relación a las razones 
de porqué buscar y donde buscar los problemas de investigación.
15
Capítulo I: El problema de investigación
Figura 3. Mapa mental sobre el problema de una investigación.
Fuente: elaboración propia.
El problema se presenta como una oportunidad de reflexionar basada en indicios 
que se resolverán con la investigación; es decir, con la ampliación del conocimiento 
—a través de resultados o soluciones— se completará o reducirá el vacío social 
o científico existente. Debido a que es compleja la investigación científica fáctica, 
propone la falsación —desde la perspectiva de Popper— de propuestas tentativas, 
hipótesis e inferencias emergidas del estudio. La falsación, por tanto, se orienta 
a renovar, fusionar redimensionar o proyectar nuevas teorías relacionadas con el 
objeto de investigación.
El problema de investigación no necesariamente tiene que ser nuevo o inédito, pero sí 
novedoso, pera también impactar o contribuir en algún componente de la sociedad, 
ya sea de naturaleza académica-científica —como las investigaciones básicas— o 
de resolución de problemas de la sociedad que la nutre —como las investigaciones 
aplicadas. En consecuencia, la elección de un problema de investigación debe ser 
real, resoluble, relevante, así también, debe proporcionar una contribución y ser 
viable, tal como se muestra en la Figura 4.
16
Las Variables
 
Figura 4. Mapa mental sobre la valoración del problema de una investigación
Fuente: elaboración propia.
En la vida cotidiana enfrentamos problemas, cuando empezamos a pensar en ellos 
se activa un mecanismo metacognitivo con el objetivo de emprender la búsqueda 
de soluciones para superar el obstáculo. Esto nos lleva a ensayar diferentes ideas y 
formas de abordarlo, en otras palabras, investigamos. Con el tiempo y la experiencia, 
llegaremos a conocer maneras alternativas de encontrar una solución. 
En términos de investigación científica, el mismo principio entra en escena cuando 
buscamos mejores alternativas de solución. Aparentemente es simple, pero no es así, 
pues la formalización requiere rigurosidad y protocolos de métodos y metodologías 
para que la investigación sea aceptada en una comunidad científica.
En resumen, debemos desarrollar la capacidad de reconocer un problema cuando 
lo tenemos en frente, dado que lo importante es elegir adecuados problemas de 
investigación en tanto su aporte, su viabilidad y el rigor científico aplicado para 
resolverlo. 
17
Capítulo I: El problema de investigación
No hay una teoría general que nos diga qué problemas de investigación tienen una 
relevancia potencial, por ello es necesario que —simultáneamente a la elección del 
problema— se identifique las variables de la investigación para poder determinar la 
viabilidad de su medición dentro del proceso de investigación. La Figura 5 muestra 
los componentes principales en el planteamiento del problema de investigación.
Figura 5. Mapa mental sobre el planteamiento del problema de investigación.
Fuente: elaboración propia.
Por otra parte, la elección del diseño se determina por el enfoque —cualitativo 
o cuantitativo— en la toma de los datos. Por ejemplo, un diseño experimental 
cuantitativo utiliza el razonamiento deductivo para llegar a una hipótesis comprobable, 
en tanto que, los diseños de investigación cualitativos utilizan el razonamiento 
inductivo para proponer una declaración de investigación.
1.3. Planteamiento del problema de investigación
"Todo preguntar es una búsqueda. Todo buscar 
está guiado por aquello que se busca. Preguntar es 
buscar, conocer el ente en lo que respecta al hecho 
de que es y a su ser-así" (Heiddeger, 1951, p. 28).
18
Las Variables
Muchos iniciados en la investigación asumen que la ciencia tiene como propósito la 
recolección de datos empíricos. De hecho, Cohen (1997, citado en Kerlinger, 2002) 
lo planteó de otra forma: 
No hay un progreso genuino en el discernimiento científico a través del 
método baconiano de acumular hechos empíricos sin una hipótesis o 
anticipación de la naturaleza. Sin alguna idea que nos guíe no sabemos qué 
hechos recolectar ... no podemos determinar qué es y qué no es relevante 
(p. 21).
En la línea de Cohen, el planeamiento del problema deinvestigación no puede ser 
tan solo una lista objetiva y detallada de hechos e incidencias que circundan un 
problema en concreto. Si bien es cierto que el método científico exige objetividad 
en la descripción de los hechos o fenómenos en estudio, Poincaré (1952, citado 
por Kerlinger, 2002) y Edgar Morin sostienen no solo que las investigaciones están 
determinadas por las relaciones biunívocas sujeto-objeto de investigación, sino que 
las concepciones alternativas o preconcebidas del investigador son parte indisoluble, 
por más que las quieran soslayar los eruditos ortodoxos de la metodología de 
investigación.
Para profundizar en la objetividad (Guzmán y Peeters, 2006) desde las posiciones del 
pensamiento complejo, Edgar Morín sostiene que 
el objeto de estudio responde, según Álvarez de Zayas a la pregunta “¿el 
qué?” y “es aquella parte de la realidad objetiva, sobre la cual actúa el 
investigador”. Su principal atributo reside en la limitación que el investigador 
le adscribe [tal vez por sus intereses propios]. También la limitación de 
una investigación está condicionada por las fuentes de financiamiento, 
que son generalmente internacionales, y poseen políticas ya definidas, 
por tanto, poseen también macro-objetivos específicos. O sea, el trabajo 
de investigación forma parte, en esencia, de un proceso de abstracción, 
precisión y limitación del alcance del estudio planteado, que desemboca en 
el campo de acción, cuya acepción es aún más estrecha (p. 69).
La pregunta de investigación es el eje central del proceso, pues permite asumir 
una postura sobre el paradigma de investigación y decidir sobre el método y la 
metodología de la futura investigación. Los métodos de investigación son protocolos 
que, con rigurosidad científica, permiten responder a distintas preguntas acerca 
del fenómeno en estudio. El investigador no determina ex ante qué método 
19
Capítulo I: El problema de investigación
ni metodología va a asumir en su estudio, es la formulación del problema de 
investigación lo que determinará su elección. 
Por último, y no por ello menos importante, en pleno siglo XXI, las necesidades de la 
sociedad civil demandan las líneas de investigación, lo que configura la triada ciencia-
tecnología-sociedad (CTS). Si bien es cierto que la objetividad en una investigación 
es difícil de alcanzar —pues la relación sujeto-objeto es indisoluble—, sí es posible 
equilibrar esta brecha con el aporte de la ética.
Figura 6. Componentes del problema de investigación.
Fuente: elaboración propia.
Algunos autores emplean indistintamente los términos planteamiento o formulación 
del problema, pero es necesario diferenciarlos. Así, el planteamiento del problema es 
un constructo que involucra dos fases importantes en los trabajos de investigación: 
la descripción del problema y la formulación del problema, fases en las que “…
[de] manera amplia [se describe] la situación objeto de estudio, ubicándola en un 
contexto que permita comprender su origen, relaciones e incógnitas por responder.” 
(Arias, 2006, pág. 41). En consecuencia, el planteamiento involucra la presentación, 
manifestación o concreción de un problema que se pretende resolver y se desagrega 
en dos fases, como se muestra en la Figura 6.
A modo de conclusión, cabe reiterar que ambas partes del planteamiento deben 
considerar una delimitación y una contextualización adecuadas del problema de 
investigación, pues esto conducirá a formular objetivos e hipótesis de investigación, 
que, a su vez, determinará la viabilidad y transcendencia de la fase de ejecución. 
Según argumenta Bachelard (2000):
el espíritu científico nos impide tener opinión sobre cuestiones que no 
comprendemos, sobre cuestiones que no sabemos formular claramente. 
20
Las Variables
Ante todo, es necesario saber plantear los problemas. Y dígase lo que se 
quiera, en la vida científica los problemas no se plantean por sí mismos. Es 
precisamente este sentido del problema el que indica el verdadero espíritu 
científico. Para un espíritu científico todo conocimiento es una respuesta a 
una pregunta. Si no hubo pregunta, no puede haber conocimiento científico. 
Nada es espontáneo. Nada está dado. Todo se construye (p. 16).
1.4. Descripción del problema de investigación 
Constituye la primera fase del planteamiento del problema de investigación, e 
involucra la parte descriptiva con un desarrollo manifiesto de todas las características 
que configuran el problema. Se ejecuta a través de una disertación formal que 
detalla los pormenores contextualizados y delimitados, además incluye debilidades, 
ausencias, deficiencias, sintomatologías, causas, efectos, variables y todo lo 
relacionado en forma directa o indirecta con el problema. En otras palabras, se trata 
de una representación lógica, formal y esquemática del problema.
1.5. Formulación del problema de investigación
Una vez desarrollada la descripción y explicación del problema de investigación, se 
pasa a la segunda fase del planteamiento: la formulación.
En esta fase se concretiza explícitamente la idea del estudio que se pretende iniciar. 
Es necesario destacar que, en toda una formulación idónea del problema, subyace 
la contextualización y la delimitación destinadas a establecer las condiciones de 
contorno dentro del cual se abordará el proyecto de investigación (ver Figura 7). 
Si bien es cierto que puede resultar desmedido afirmar que el eje central del estudio 
está mediado por la correcta formulación del problema de investigación, es también 
cierto que la formulación recoge el compromiso que asume el investigador como 
reto a resolver. En consecuencia, las preguntas de investigación no solo deben ser 
concretas, sino que deben formularse en lenguaje claro (sin conceptos polisémicos, 
ambiguos, y con el uso correcto de reglas gramaticales).
21
Capítulo I: El problema de investigación
Figura 7. Límites impuestos en la formulación del problema.
Fuente: elaboración propia.
La formulación final debe estar al nivel de los pares académicos, profesionales o 
personas con formación técnica capaz de recoger su significación. Así también, las 
construcciones conceptuales deben ser operacionalizables y declaradas dentro del 
marco conceptual, tal y como las entiende y usa el investigador. La Figura 8 muestra 
algunos límites que se deben establecer y declarar para poder plantear de manera 
correcta y asertiva el problema de investigación.
Figura 8. Mapa mental sobre los límites impuestos en la formulación del problema.
Fuente: elaboración propia.
22
Las Variables
A modo de ejemplo, si asumimos la ética ambiental como constructo para formular 
un problema de investigación, esta debe definirse dentro de posiciones éticas, 
filosóficas y ontológicas y deberá incluir los indicadores que podrán caracterizarla. 
Así, se puede asumir la ética ambiental desde los enfoques antropocéntricos, 
biocéntricos o desde los enfoques radicales como el ecocentrismo. En cualquier 
caso, la posición asumida por el investigador conlleva a proponer diferentes tipos de 
indicadores para su medición.
Planteadas las circunstancias que perfilan las deficiencias, recurrencias, debilidades 
y dificultades de un planteamiento, se pasa a la etapa de la formulación del problema 
de investigación, “la cual consiste en la estructuración de toda la investigación en su 
conjunto, de tal modo que cada una de sus piezas resulte parte de un todo y que ese 
todo forme un cuerpo lógico de investigación” (Tamayo y Tamayo, 1987, p. 62).
Asimismo, se puede establecer que la formulación del problema “es la concreción 
del planteamiento en una pregunta precisa y delimitada en cuanto a espacio, tiempo 
y población, si fuere el caso” (Arias, 2006, p. 41) y debe formularse con oraciones 
(poco usado) o interrogaciones. 
A modo de ejemplo:
Es importante destacar que la formulación del problema corresponde a la pregunta 
de investigación (research question), la que, además de contener los elementos 
esenciales de la descripción delproblema —con una identificación clara de las 
variables que serán las guías de todo el proceso de investigación—, debe estar 
presente en los objetivos e hipótesis que buscan responder a la pregunta inicial.
Analicemos la siguiente formulación de un problema de investigación: ¿De qué 
23
Capítulo I: El problema de investigación
forma se incrementa la rentabilidad de la cadena de suministro agro-exportadora de 
los espárragos verdes (Asparagus officinalis)?
En la formulación planteada, el problema puntualizado indica que el incremento de 
la rentabilidad en la cadena de suministros agroexportadora es baja, entonces el 
problema a resolver sería el incremento de la rentabilidad de este rubro. Por esta 
razón, la variable dependiente sería la rentabilidad, una variable independiente 
sería la cadena de suministro, y una primera propuesta tentativa a contrastar 
sería que, a mayor demanda o mayor producción de espárragos verdes, mayor 
será la rentabilidad. En este caso, se pretende probar que, al manipular la cadena 
de suministros de espárragos verdes, se puede generar un efecto medible en su 
rentabilidad de exportación. 
La Figura 9 muestra algunos ejemplos de pronombres interrogativos y relativos más 
usados en la formulación de problemas de investigación.
Figura 9. Recurrencia en el uso de pronombres en la formulación de problemas de 
investigación.
Fuente: elaboración propia.
1.6. Función de las variables en el diseño y nivel de investi-
gación
El diseño es la planificación y elección de los procedimientos e instrumentos capaces 
de medir, controlar y manipular —de ser el caso— las variables en estudio. Estos 
protocolos tendrán que considerar qué variables medir, cuáles controlar, cómo 
medirlas y validarlas para que se correspondan con el objeto de estudio. Es decir, 
el diseño debe abarcar todo el plan de manejo de las variables considerando su 
operacionalización, tratamiento e interpretación. Esto requiere claridad en la 
24
Las Variables
conceptualización de las variables, en la especificación del tipo de relaciones, en la 
elección de cuáles manipular y en la forma de llevar a cabo la medición.
Tabla 1. Etapas de la investigación científica y su relación con las variables.
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CA
FASE DE LA 
INVESTIGACIÓN
ETAPA RELACIÓN CON LAS VARIABLES
Planteamiento del 
problema
• Pregunta
• Objetivos
• Relevancia
• Marco teórico
• Hipótesis
Identificación, delimitación. 
Viabilidad, importancia y
 proyección de relaciones de las 
variables de estudio
Obtención de datos
• Enfoque metodológico
• Diseño de investigación
• Definición de variables
• Instrumentos 
• Población muestra
Medición empírica de las variables 
de estudio
Procesamiento de la
información
• Recolección de la información
• Registro de datos
• Procesamiento estadístico
• Resultados (tablas y resultados)
Caracterización de las variables
Análisis de datos
• Interpretación de datos
• Conclusiones
• Redacción del informe
 Evaluación de relaciones entre las 
variables de estudio
Fuente: adaptado de Dankhe Gordon (1986).
Es necesario enfatizar que la naturaleza del diseño se centra en el manejo de 
las variables para identificar relaciones significativas, al imponer condiciones 
controladas a la observación de los fenómenos en estudio, de tal forma que puedan 
ser reproducidas por cualquier otro investigador. En función de las relaciones que 
se pretenden establecer con las variables, los diseños pueden ser de naturaleza 
experimental y no experimental. A continuación, la tabla 1 muestra la estrecha 
relación entre las fases de la investigación científica y las variables.
La Figura 10 muestra las relaciones entre los niveles de investigación y la función que 
cumplen en la caracterización de las variables.
25
Capítulo I: El problema de investigación
Figura 10. Pirámide de los niveles y su relación con las variables de investigación.
Fuente: elaboración propia.
Para concluir con la primera fase del proceso de investigación, el planteamiento del 
problema de preferencia debe abordarse ordenadamente (desde la concepción de la 
idea del problema hasta los impactos que van a causar los resultados de la misma), 
tal como se muestra en la Figura 11.
Figura 11. Planteamiento del problema de investigación.
Fuente: elaboración propia.
26
Las Variables
1.7. Resumen
Las Tablas 2 y 3 sintetizan las recomendaciones que, a modo algorítmico, el 
investigador debe considerar.
Tabla 2. Algoritmo de la elaboración del planteamiento del problema. Parte 1.
ASPECTOS INDICADORES
D
e 
la
 id
ea
 a
l p
la
nt
ea
m
ie
nt
o 
de
l p
ro
bl
em
a
• Observa tu entorno técnico, académico, profesional u otros, busca ausencias, inconsisten 
cias, mal funcionamiento de sistemas que tienen lugar en la naturaleza, delimita el campo 
de observación.
• Elige la idea de problema de investigación y, antes de formalizarla, identifica las variables, 
las relaciones y la viabilidad. 
• Delimita contextualmente tu investigación, de manera que no pretenda resolver problemas 
en cualquier contexto. Del análisis heurístico de los problemas se infiere que las soluciones 
son contextuales y no se puede hablar de soluciones verdaderas o correctas, tan solo se 
aspira a proponer soluciones válidas para determinados contextos socio-culturales, espa-
cio-temporales, etc.
• Redacta el planteamiento, delimitando su presencia en diferentes contextos, muestra el 
problema en sí mismo, proyecta a qué soluciones podrías arribar.
• Evalúa el estado del arte sobre el problema (hasta qué punto se ha investigado y qué falta 
por investigar).
• Resume las razones de la relevancia que tiene el problema (vacío teórico-metodológico, 
pocas investigaciones en el tema, falsación de investigaciones, reorientación de algunas in-
vestigaciones, etc.).
Co
m
pe
te
nc
ia
 e
n 
la
 
ar
gu
m
en
ta
ci
ón
• Evita la retórica y el dogmatismo en el planteamiento del problema. Fundamenta racio-
nalmente cada premisa con antecedentes y bases teóricas adecuadamente referenciados.
• Plantea el problema de modo concreto claro, con un lenguaje sencillo e impersonal. 
Fo
rm
ul
ac
ió
n • Formula con interrogaciones el problema y en coherencia con el planteamiento.
• Plantea el problema con consistencia lógica y secuencialidad desde la formulación general 
hacia las específicas.
• Formula el problema en función de lo que pretendes resolver.
Fuente: elaboración propia.
27
Capítulo I: El problema de investigación
Tabla 3. Algoritmo en la elaboración del planteamiento del problema. Parte 2.
ASPECTOS INDICADORES
O
bj
eti
vo
s
Deduce los objetivos a partir del planteamiento del problema, considerando que
• no debes confundir objetivos con fines o actividades,
• los objetivos necesarios se relacionan con el diseño y el problema,
• no debes expresar los objetivos en lenguaje ambiguo o enredado.
Establece una jerarquía correcta entre objetivo general y objetivos específicos a través de
• la distinción entre jerarquía parcial o secuencial de los objetivos planteados,
• la manifestación de la interrelación entre los objetivos planteados.
Ju
sti
fic
ac
ió
n
Explica el para qué a partir de 
• el planteamiento de la justificación teórica que logre la reconfiguración conceptual, los 
modelamientos teóricos, y la inclusión de diferentes enfoques del problema basados en nue-
vas teorías o paradigmas de investigación,
• el planteamiento de la justificación práctica que explique cómo los resultados de la inves-
tigación contribuyen a solucionar problemas de la sociedad civil, la industria o la academia,
• el planteamiento de la justificación metodológica que destaque las contribuciones me-
diante el análisis heurístico del proceso de resolución del problema, y que identifique los 
aportes a la forma de medir las variables con mayor nivel de precisión y confiabilidad,
• otras justificaciones relevantes de naturaleza filosófica, jurídica, epistemológica, social, en-tre otras. 
Li
m
ita
ci
on
es
 d
el
 
pr
ob
le
m
a 
de
 
in
ve
sti
ga
ci
ón
.
• Evalúa las limitaciones que se presentan para abordar la investigación.
• Declara la forma en que serán superadas para llevar a cabo el estudio.
Fuente: elaboración propia.
1.8. Ejemplificación de la formulación de problemas de inves-
tigación
La formulación interrogativa de un problema debe corresponderse con su 
planteamiento, de manera que la distinción entre ambos sea clara. Cuando se inicia 
el arduo camino de la investigación, los autores suelen aludir a los temas, pero estas 
alusiones no son delimitantes —es decir, son abiertos y, por ende, complejos de 
abordar—, en consecuencia, pueden no ser objeto de investigación por sí mismos. 
Al explicitar el qué de esos ejes temáticos, es cuando surgen los referentes teóricos 
—en primera instancia difusos y aparentemente caóticos— de ideas subyacentes 
a intereses de diferentes orígenes. Así, es estratégico focalizar la delimitación 
28
Las Variables
conceptual bajo una perspectiva filosófica, epistemológica e incluso ontológica y 
manifiestamente establecida dentro del marco teórico. 
Desafortunadamente, las perspectivas subyacentes a la investigación no tienden 
a ser tomadas en cuenta y se asumen posiciones epistemológicas del método 
científico que no se aplican en su real dimensión. En las Tablas 4 y 5 se muestran, a 
modo de ejemplos, las formas adecuadas de precisar la formulación del problema 
de investigación. 
Tabla 4. Tema y formulación de problemas de investigación.
EJE TEMÁTICO FORMULACIÓN DE PROBLEMAS DE INVESTIGACIÓN
La comunicación en espacios abiertos de 
uso público de la ciudad de Lima
¿Cuáles son las percepciones y representaciones que los habitantes 
de la ciudad de Lima tienen sobre los espacios abiertos de uso pú-
blico?
¿De qué forma se relacionan los habitantes de la ciudad de Lima en 
los espacios abiertos de uso público?
¿De qué forma las prácticas de consumo cultural en los espacios 
abiertos de uso público contribuyen a la participación ciudadana?
¿Cuáles son los propósitos del uso de espacios abiertos de uso pú-
blico en la formulación de políticas municipales de los postulantes 
a la alcaldía de Lima?
Fuente: elaboración propia.
Si el tema es abierto, general y muy complejo de investigar, la formulación debe ser 
delimitante, contextual y más cerrada para que se pueda concretar la investigación.
29
Capítulo I: El problema de investigación
Tabla 5. Análisis de formulaciones de problemas de investigación.
FORMULACIONES 
ENCONTRADAS EN TEMAS DE 
TESIS APROBADOS
COMENTARIO
FORMULACIÓN CON MAYOR 
GRADO DE PRECISIÓN
¿El hábito de la lectura contribuye 
con el desarrollo de la memoria?
Es conveniente precisar de qué 
forma puede contribuir
¿Cuál es la relación entre el hábito de 
la lectura y el desarrollo de la memo-
ria?
¿El contexto sociocultural 
determina el fracaso escolar de los 
estudiantes?
Si se refiere a que una variable 
determina a la otra, se está pro-
poniendo un estudio de naturale-
za causal.
¿En qué medida el contexto socio-
cultural influye en el fracaso escolar 
de los estudiantes de educación se-
cundaria de los barrios marginales 
de Lima?
¿Cuáles son las variables 
presentes en la fabricación 
de nanofibras de carbono 
como soporte de catalizadores 
metálicos?
Se plantea un estudio abierto por 
que pueden presentarse muchas 
variables, de acuerdo a la parte 
de proceso de la fabricación que 
se pretende abordar.
¿Cuáles son las variables que opti-
mizan el proceso de fabricación de 
nanofibras de carbono como soporte 
de catalizadores metálicos?
¿Cuáles son los modelos de 
conocimiento basados en 
ontologías para la construcción 
de software en el dominio de la 
ingeniería de control?
¿Hay varios modelos?, ¿todos los 
va a abordar como problema de 
investigación?
¿Cuál es el modelo de conocimiento 
basado en ontologías para la optimi-
zación de la construcción de un soft-
ware en el dominio de la ingeniería 
de control?
Fuente: elaboración propia.
30
Las Variables
31
CAPÍTULO II: DEFINICIÓN DE VARIABLE
Explicación fenomenológica del conocimiento
La fenomenología es, en sentido general, la “pura descripción de lo que aparece” 
y como corriente de pensamiento se propone describir el proceso del conocer 
como tal, es decir, independientemente de, y previamente a, [cualquiera de las] 
interpretaciones del conocimiento y las explicaciones que puedan darse de las 
causas del conocer. Lo único que tal fenomenología aspira a poner en claro es lo que 
significa ser objeto de conocimiento, ser sujeto cognoscente, aprender el objeto, etc. 
(Ferrater, citado en Grajales y Negri, 2017, pág. 24).
Iniciarse en la senda de la investigación significa hacerse competente en aspectos 
de método y metodología. En este contexto, se debe empezar por la adquisición de 
competencias en la identificación y caracterización de las variables, dado que esta 
actividad es indisoluble de la descripción del problema y se convierte en una parte 
compleja de abordar si el investigador carece de experiencia. 
Por otro lado, el proceso de concreción de la idea al planteamiento del problema 
puede ser casi automático, en algunos casos puede demorar o interrumpirse 
según el nivel de experticia del investigador con el tema. Otros factores que puede 
alargar o interrumpir la investigación son la elección de ideas complejas, la falta 
de antecedentes de investigación y la baja capacidad volitiva para vencer todas las 
dificultades que pueda presentarse. 
Las imprecisiones en la identificación y caracterización de las variables desde su 
concepción pueden conllevar a la invalidación de los proyectos, debido a que la 
articulación de la teoría con los objetivos y las hipótesis de investigación (ver Figura 
12) no será posible, además, no se podrá sostener frente a la crítica de los expertos.
32
Las Variables
 
Figura 12. La identificación de las variables de investigación como principio subyacente a la 
metodología de investigación.
Fuente: elaboración propia.
2.1. La variable
Quién pretende resolver problemas en las ciencias 
naturales sin ayuda de las matemáticas, emprende 
una tarea imposible. Hay que medir lo que es medible 
y volver medible, lo que no lo es.
…Galileo Galilei…
Probablemente, la asertividad y la pertinencia al elegir temas de investigación se 
centran en la identificación de las variables, pues las imprecisiones en su elección, 
conceptualización, instrumentalización y su medición conducen a planteamientos 
espurios, que podrían explicar los bajos índices de concreción de los estudios de 
investigación.
La Figura 13 muestra que, desde la identificación del problema de investigación, ya 
es necesario identificar las variables, que se articularán con la estructura general del 
proyecto.
33
Capítulo II: Definición de variable
Figura 13. . Estructura general de un proyecto de investigación Leyenda: P: Problema de 
investigación. O: Objetivos de investigación, H: Hipótesis de investigación. S: Solución al 
problema de investigación.
 Fuente: elaboración propia.
Este constructo, que tiene sus raíces en las matemáticas, primero se extrapoló a 
la investigación en los estudios cuantitativos y luego a los cualitativos. El término 
‘variable’, extrapolado desde las matemáticas al campo de las ciencias, es un 
concepto que relaciona dos atributos fundamentales.
1. Representa rasgos que pueden ser observados y que permitirán 
alguna confrontación con la realidad empírica.
2. Puede variar, es decir, asumir valores (o de ser medibles de alguna 
forma, desde la mera clasificación hasta el nivel de medición 
superior que sea posible alcanzar) (Bueno, 2003, p. 62).
En consecuencia, en una primera aproximación, las variables son entidades abstractas 
que toman diversos valores o modalidades. Son atributos de los objetos de estudio 
abstractos o concretos. Su naturaleza variante se determina por las condiciones 
de contorno espacio-temporales que caracterizan a las unidadesde análisis. Son 
ejemplos de variables la temperatura, el peso, la presión, el grado militar, la actitud 
y el coeficiente intelectual. Por otro lado, si las entidades, objeto de estudio no son 
pasibles de tomar diferentes valores, serán referidas como constantes.
34
Las Variables
Tabla 6. Identificación entre variables y datos.
VARIABLES
Ganado Sexo Edad Patología
D
at
os
A1 M 5 Brucelosis
A2 H 7 Fiebre aftosa
A3 M 10 Perineumonía enzootica
A4 H 11 Fiebre del valle de Ritz
Fuente: elaboración propia.
La Tabla 6 muestra algunos ejemplos de variables. Los datos son el registro de las 
modalidades que pueden tomar las variables. Por ejemplo, la variable sexo del 
ganado se puede registrar en dos modalidades (hembra y macho), en tanto que. el 
dato es el registro de la modalidad que adopta la variable para una observación en 
particular. 
En la misma tabla, el ganado, el sexo, la edad y la patología son variables referidas en 
el estudio, en tanto que, A1, A2, A3, A4, M, H, 5, 7, 10 y 11 son datos o variaciones 
que adoptan cada variable.
*Dado que las variables pueden modificarse una cada vez o 
simultáneamente, se debe admitir rangos de variación; es decir, el 
conjunto de valores que pueden registrarse y que son los datos de 
la investigación.
Una revisión del estado del arte sobre la conceptualización de variable conduce a 
destacar los siguientes aportes: 
Sabino (1992) refiere que variable “es cualquier característica o cualidad de la 
realidad susceptible de asumir diferentes valores” (pág. 58). De hecho, que la variable 
tenga la capacidad de variar no significa que no pueda tomar valores constantes 
en determinadas circunstancias. A modo de ejemplo, un televisor por sí mismo no 
puede considerarse una variable, no obstante, si nos referimos a sus dimensiones o 
calidad de imagen, sí estamos ante la presencia de variables, pues hay televisores de 
50, 55, 75 pulgadas con una calidad de imagen 4K/UHD, Full HD, LCD/LED. Esto no 
35
Capítulo II: Definición de variable
quiere decir que las dimensiones de un televisor necesariamente variarán, sino que 
son capaces de adoptar diferentes valores en sus características.
Las variaciones se producen dentro una misma entidad en estudio o entre diferentes 
entidades de la misma naturaleza. Aun así, tampoco se puede decir que es la entidad 
por sí misma la que varía, pues estas variaciones serán siempre de algunos de sus 
atributos. A modo de ejemplo, se afirma que la temperatura febril de un hombre 
enfermo es una variable y no el hombre enfermo en sí mismo (Sabino, 1980). 
En relación con el tiempo, los hechos o los fenómenos en estudio, pueden producirse 
en diferentes instantes. En consecuencia, si los hechos o fenómenos en estudio 
tienen un tiempo específico, el tiempo será una variable presente, ya sea como 
variable de investigación o variable interviniente a considerar de alguna forma. 
Según Arias (2006), variable es “una característica o cualidad, magnitud o cantidad, 
que puede sufrir cambios, y que es objeto de análisis, medición, manipulación o 
control en una investigación” (p. 57). La jerarquía de las variables dentro del protocolo 
del método hipotético-deductivo es fundamental, debido que a través de ellas se 
validan los aportes al conocimiento científico. Esto configura a las variables como 
un eje transversal a todo el proceso de investigación. Así pues, si desde el comienzo 
el investigador identifica, caracteriza y contextualiza las variables, estas podrán ser 
objeto de análisis y medición con precisión, validez y confiabilidad, de forma que se 
infiera conclusiones significativas. 
Asimismo, para Bunge (2004), el concepto de variable “permite discriminar 
cuidadosamente la diversidad y descubrir y explicitar la identidad parcial: sirve tanto 
para dar razón de la variedad y el cambio, como para dar cuenta de los esquemas de 
variación y de cambio” (p. 267). 
Hasta hace algunas décadas, el paradigma cartesiano de relaciones bivariadas entre 
las variables era la regla principal del método científico. Es decir, las variables de 
investigación se estudiaban por variaciones de una de ellas una por vez, y se analizaba 
su relación frente a las otras. 
Este tipo de análisis es frecuente en el diseño experimental. De forma restringida se 
intenta modificar dos o más variables para analizar las relaciones de interacción. Sin 
embargo, con la emergencia del siglo XXI y la introducción de nuevos paradigmas —
la incertidumbre, lo difuso y el caos— se establecen nuevos modelos de relaciones 
36
Las Variables
más complejas y dinámicas entre las variables. 
En esta línea lógica, no se puede conocer completamente todas las variables 
relevantes de un objeto de estudio. Ahora bien, en el caso de que sí se pudieran 
conocieran todas, no se podría variar solo una de ellas en un momento dado y luego 
pretender que se eliminan sus efectos sobre la variable a medir, pues siempre habrá 
entre algunas de ellas relaciones basadas en principios o leyes que el investigador 
no puede manejar. Debido a ello, en la actualidad, se intenta modelizar estudios 
multivariantes con sistemas de ecuaciones dinámicas no lineales. 
Los estudios multivariantes adquieren mayor relevancia en el campo de la 
economía, las ciencias sociales y, por supuesto, en el de las ciencias fácticas, pues 
los sistemas pueden presentar patrones complejos aparentemente aleatorios, o 
inestabilidad estructural que determina su comportamiento cualitativo en función 
de la variabilidad de ciertos parámetros. Es necesario considerar que, por más 
rigurosas que sean las mediciones cartesianas —que miden dos a dos las variables de 
estudio—, mutilan la riqueza de distintos perfiles de comportamiento de la variable 
dependiente. 
A modo de resumen y sin ánimos de filosofar sobre la exactitud y precisión de las 
mediciones de variables, es necesario considerar el principio de incertidumbre 
de Heisenberg que establece que las posibilidades de mediciones simultáneas 
en variables dinámicas presentan limitaciones, desde que estas mediciones se 
pretenden hacer de modo cartesiano por correlaciones bivariadas (Prigogine, 1988, 
p. 213).
La reflexión sobre la medición de variables permite concluir que solo hay rangos de 
confiabilidad y que, por más cuidado empleado al medirlas, nunca se podrá arribar a 
una medición exacta, sino tan solo a mejorar los niveles de precisión para establecer 
su validez. Así, las mediciones que consideran relaciones dinámicas y no lineales 
pueden mejorar la precisión. 
Para Kerlinger y Lee (2002), las variables son “[…]un símbolo al que se le asignan 
valores o números […]” y “[…] que adquiere[n] distintos valores” (p. 36). Por ejemplo, 
si x es una variable cualquiera sociológica (nivel de satisfacción con el gobernante 
de turno, ingreso per cápita o segmentación demográfica), puede representar 
variables psicológicas (autoestima, ansiedad, motivación), educativas (rendimiento 
académico, estrategias de aprendizaje, didáctica); y si x fuera una variable del campo 
37
Capítulo II: Definición de variable
de la química, puede representar el pH de una reacción, la temperatura del reactor 
o el caudal de la adición de reactivos. Así, variable x puede tomar un conjunto de 
valores desde una dicotomía hasta un conjunto infinito.
2.2. La importancia de la operacionalización en la caracteri-
zación de variables
Según Albornoz (2011), la operacionalización es una transposición del estudio de las 
variables desde lo abstracto hacia lo concreto. Dentro de la filosofía del pragmatismo, 
se sostiene que la significación de los conceptos científicos atribuidos a las variables 
se determina por la ejecución de un conjunto finito de operaciones empíricas 
concretas. Estas resultan válidas si cumplen los postulados de conservación, 
de exhaustiva-exclusión y de transitividad en el proceso de medición. El primer 
postulado se refiere a la invarianza de los objetos de estudio, pese a los cambios 
en un mismo contexto. El segundopostulado, en cuanto a la exhaustividad, indica 
que los elementos del conjunto de medidas a clasificar deben pertenecer a una u 
otra categoría, pero no a ambas a la vez; mientras que, en relación a la exclusión, 
señala que todas las mediciones en la variable deben considerarse en los procesos 
de operacionalización. El tercer postulado sostiene que, s A = C). Así pues, al medir 
C, indirectamente se mide A. La Figura 14 muestras las fases de la operacionalización
Figura 14. Fases de la operacionalización de las variables.
Fuente: elaboración propia.
Operacionalizar una variable consiste en llevar la variable desde su definición 
conceptual —que permite la compresión del fenómeno en una reflexión abstracta— 
hacia una definición operacional (indicador), basado en protocolos, normas y 
procedimientos para medir el concepto observable a través de instrumentos.
38
Las Variables
En el plano del pragmatismo, la operacionalización es una “postura filosófica 
de la ciencia que se propone interpretar los conceptos científicos por medio de 
procedimientos experimentales y resultados observacionales. P. W. Bridgman 
introdujo la terminología cuando exigió que los conceptos teóricos se identificasen 
con las operaciones usadas para medirlos” (Audi, 2004, p. 726).
Un factor relevante para la operacionalización es el nombre que de la variable. 
Consideremos un caso: si los técnicos de planificación urbana están convencidos de 
que la participación ciudadana en el proceso de planificación es importante para el 
éxito de la implementación, esta participación será una variable de interés vital para 
que los planificadores comprendan las necesidades reales de una comunidad. Si bien 
es cierto que otros técnicos pueden ofrecer definiciones conceptuales distintas sobre 
planificación, es poco probable que se caiga en malentendidos sobre participación 
ciudadana, por lo que, en este caso, el nombre de la variable es adecuado.
Sin embargo, si se pide a diferentes planificadores que proporcionen medidas 
operativas simples para evidenciar la variable participación ciudadana, posiblemente 
se encontrará innumerables formas de hacerlo. Por ejemplo: 
- Para registrar el alcance de la participación ciudadana, el planificador 
1 puede mostrar evidencias mediante un conteo de la participación 
de ciudadanos convocados por el gobierno local.
- Para identificar los problemas que impulsan la participación, el 
planificador 2 puede mostrar registros de que aparecen en los 
buzones de sugerencias de las municipalidades.
- Para medir la forma de participación ciudadana, el planificador 3 
puede mostrar evidencias mediante el registro del número de 
reclamos (cartas notariales, correos electrónicos, número de 
registros en el libro de reclamos, llamadas telefónicas). 
Por lo tanto, la satisfactoria denominación original de nuestra variable participación 
ciudadana es pasible de ser medida de diferentes formas, según los propósitos de su 
operacionalización.
2.3. Variaciones entre los extremos
El grado de precisión es la segunda consideración de la operacionalización de 
variables. Todo se reduce a la claridad empírica en las distinciones entre diversos 
39
Capítulo II: Definición de variable
atributos posibles que componen una variable dada. 
Así, por ejemplo, para los propósitos del estudio de la planificación ciudadana, 
¿importa si una persona es adolescente o adulto mayor?, ¿podría realizarse el estudio 
en segmentos o grupos etiquetados por rango de edades? Si quisiéramos estudiar 
las tasas de participación de votantes en una decisión municipal, solo necesitaríamos 
saber si las personas tienen la edad suficiente para votar. Pero si se desea perfilar 
sus comportamientos, es más conveniente segmentarlos por rangos de edad. En 
este caso, el investigador deberá recoger la información sobre la edad, analizar el 
propósito y los procedimientos del estudio y decidir si las diferencias en las edades 
son importantes.
En relación al baremo que recoge la información, destacar, por ejemplo, que 
preguntarse que si recoger la información sobre el estado civil de las personas, 
¿simplemente se necesitaría saber si la persona está casada o soltera?, ¿hará una 
diferencia saber si está separada, viuda o divorciada? Por supuesto, no hay una 
respuesta general a tales preguntas, sino que surge del propósito de cada estudio. 
Aunque se puede dar una guía útil, cuando no se esté seguro de la cantidad de 
detalles que debe perseguirse en una medición, es mejor abordarla por exceso que 
por defecto. 
2.4. Una aproximación conceptual a las variables y atributos
Un atributo, como se recordará, es una característica o cualidad de algo. "Mujer" 
es un ejemplo. Así sea "adulta mayor" o "estudiante". Las variables, por otro lado, 
son conjuntos lógicos de atributos. Así, el género es una variable compuesta por los 
atributos femenino y masculino. 
Los procesos de conceptualización y operacionalización pueden verse como la 
especificación de variables y los atributos que las componen. Por ejemplo, en el 
contexto de un estudio de desempleo, la situación laboral es una variable con dos 
atributos: empleados y desempleados. La lista de atributos también podría expandirse 
para incluir las otras posibilidades, como ama de casa.
Cada variable debe tener dos cualidades importantes: el principio de exhaustividad 
y el de exclusividad. El primero implica que el conjunto de categorías de la variable 
(subvariables) debe considerar toda la gradación de posibilidades para garantizar 
que todos los elementos muestrales en estudio no queden excluidos. Para que la 
40
Las Variables
variable tenga alguna utilidad en la investigación, debemos poder clasificar cada 
observación en términos de uno de los atributos que componen la variable. Nos 
enfrentaremos a problemas si conceptualizamos la variable asociación política en 
términos solo de los atributos partido A y partido B, porque puede suceder que 
alguna persona pertenezca al partido C, al partido D o alguna otra organización, y 
algunos (a menudo, un porcentaje significativo) tal vez no tienen afiliación partidaria. 
Podríamos hacer la lista de atributos exhaustivos agregando "otro" o "sin afiliación". 
Hagamos lo que hagamos, debemos ser capaces de clasificar todas y cada una de las 
observaciones. 
El segundo principio (exclusividad) señala que las categorías de la variable deben 
ser mutuamente excluyentes; es decir, que una misma unidad de análisis no debe 
pertenecer a dos categorías simultáneamente y que se debe poder clasificar cada 
observación en términos de un solo atributo. En el caso de estudiar la empleabilidad 
en la ciudad de Lima, recogeremos la información de si las personas están empleadas 
o desempleadas. Sin embargo, puede suceder que algún empleado se sienta 
insatisfecho con su empleo y se encuentra buscando otro. En consecuencia, recoger 
la información con un baremo de dos o tres posibilidades reflejan la intención de 
cómo entendemos la empleabilidad. Si recogemos la información con un baremo 
de dos posibilidades, probablemente deseamos describir el índice de empleo de la 
población económicamente activa. Pero si pretendemos caracterizar el bienestar 
de la población económicamente activa, probablemente necesitamos saber el 
porcentaje de los empleados infelices con sus puestos de trabajo.
Por otro lado, en las ciencias físicas, la dureza es el ejemplo más citado de una medida 
ordinal. Podemos decir que un material (como el diamante) es más duro que otro 
(como el vidrio) si el primero puede rayar el último y no al revés. Al intentar rayar 
diversos materiales con otros, podríamos eventualmente organizar varios materiales 
en una fila, desde los más suaves hasta los más duros. Nunca podríamos decir cuán 
duro fue un material dado en términos absolutos, solo podríamos decir qué tan duro 
es en términos relativos (cuáles materiales son más duros y cuáles más blandos).
Analicemos un ejemplo de agrupamiento de personas. Esta vez imaginemos que 
pedimosa todas las personas que se han graduado de la universidad que formen 
parte de un grupo 1, a las personas que han terminado la educación secundaria 
que se inscriban en el grupo 2, y a todas las personas que no hayan terminado la 
educación secundaria a que formen parte del grupo 3. Esta forma de agrupar a las 
personas satisface los requisitos de exhaustividad y exclusividad mutua. Además, 
41
Capítulo II: Definición de variable
podríamos organizar lógicamente los tres grupos en términos de la cantidad relativa 
de educación formal que ha recibido (el atributo compartido). Podríamos organizar 
los tres grupos en una fila que va desde los graduados en la universidad hasta los que 
no han terminado la secundaria. Esta disposición proporcionaría una representación 
física de una medida ordinal. Si supiéramos en qué grupos se encuentran dos 
individuos, podríamos determinar cuál tiene más, menos o la misma educación 
formal que el otro.
En este ejemplo que no importa lo cerca o lo lejos que estén los grupos educativos. 
El grupo 1 y el grupo 3 pueden estar separados por la cantidad de conocimiento, 
pero esta distancia no tiene ningún significado. Sin embargo, el grupo 2 (educación 
secundaria completa) debe ubicarse entre el grupo con educación secundaria 
incompleta y el de los graduados de la universidad para que el orden de prevalencia 
sea correcto.
En el caso de las medidas de intervalo en los atributos que componen algunas 
variables, la distancia real que separa los atributos tiene un significado. Para este 
tipo de variables, la distancia lógica entre atributos se puede expresar en intervalos 
de diferencia constantes y significativas. Por ejemplo, en la escala de temperatura 
Fahrenheit, la diferencia o distancia entre 80 grados y 90 grados es la misma que 
entre 40 grados y 50 grados. Sin embargo, 80 grados Fahrenheit no es el doble de 
caliente que 40 grados, porque en las escalas Fahrenheit y Celsius, el valor de "cero" 
grados es arbitrario y no significa ausencia total de calor. En contraste, la escala 
termodinámica de temperatura Kelvin sí es una escala absoluta en la que 0 K, es 
el cero absoluto, lo que significa una completa falta de calor (ausencia total de la 
propiedad).
De la misma manera, las medidas de intervalo que se usan comúnmente en la 
investigación científica social son medidas ya construidas, como las pruebas de 
inteligencia estandarizadas que han sido más o menos aceptadas. El intervalo que 
separa las puntuaciones de coeficiente intelectual de 100 y 110 puede considerarse 
como el intervalo que separa las puntuaciones de 110 y 120, en virtud de la distribución 
de las puntuaciones observadas obtenidas por muchos miles de personas que han 
realizado las pruebas a lo largo de los años. Por otra parte, sería incorrecto inferir 
que una persona con un coeficiente intelectual de 150 es un 50% más inteligente 
que una persona con 100 o que una persona con 0 en una prueba de CI no tiene 
inteligencia, aunque en este último caso podríamos sentir que no está capacitada 
para la docencia universitaria o incluso para estudiar en la universidad.
42
Las Variables
2.5. Definición conceptual de la variable
Antes de entrar a discutir la conceptualización de variable es necesario abordar 
la definición del vocablo concepto como el acopio de sensaciones y percepciones 
que se clasifican de acuerdo a características comunes recurrentes que permiten 
discriminar los objetos según sus propiedades. En consecuencia, concepto es una 
representación mental a la que le atribuimos una representación simbólica que lo 
designa. Así, “forma es un concepto abstracto y forma redonda un concepto concreto, 
[pues] esta última demanda características más específicas para su discriminación” 
(Ladrón de Guevara, 1981, citado en Marradi, Archenti, y Piovani, 2007, p. 14).
Es necesario destacar que los conceptos no son fenómenos, sino representaciones 
mentales derivadas de la observación de la realidad, y su propósito es resumir una 
sucesión de hechos u observaciones que se pueden agrupar bajo un término. 
Cada campo de la ciencia posee su propio sistema conceptual que debe ser declarado 
dentro de la investigación, ya que ciertos términos podrían ser entendidos con las 
designaciones que otros campos de la ciencia les atribuyen, o con el significado del 
lenguaje vulgar.
Por otro lado, los conceptos observables son realidades que se ofrecen a la percepción 
y se denominan conceptos empíricos, mientras que los conceptos no observables 
son realidades que no se hacen evidentes ante la percepción y se suelen denominar 
constructos. Así, por ejemplo, el concepto densidad puede ser observado y medido, 
mientras que el concepto inteligencia no, por lo que estudiar este constructo exige 
su operacionalización para que —en forma indirecta y a través de algunas variables 
e indicadores observables— pueda medirse en toda su extensión. Los avances en los 
métodos y metodologías de investigación permiten que los constructos o conceptos 
teoréticos se conviertan en conceptos empíricos.
Asimismo, Kerlinger y Lee (2002), explican que si se define una palabra utilizando 
otras —como las definiciones del diccionario—, se trata de una definición conceptual 
de la variable. De la misma forma, un constructo (construcción teórica) se define a 
través de otros constructos, es decir se substituye un concepto por otro. En la misma 
línea, Padua, Ahman, Apezecha, y Borsotti (1979) sostienen que 
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Capítulo II: Definición de variable
los constructos y los conceptos tienen significados similares, siendo los 
constructos conceptos de un nivel más alto de abstracción que tienen 
como base conceptos de un nivel de abstracción de bajo nivel. Conceptos 
y constructos son introducidos en la teoría por medio de definiciones o por 
medio de operaciones. En el caso de ciencias empírica se trata de desarrollar 
un sistema conceptual que, tanto a nivel de definiciones nominales como de 
definiciones operacionales, permitan el contraste de la teoría con la realidad 
(p. 34).
Por último, “los conceptos indefinidos no tienen significado por sí mismos y […] 
sólo cuando se combinan por medio de unos u otros axiomas comienzan a quedar 
implícitamente definidos” (Echevarría, 1988, p. 31), tal es el caso de los términos 
punto, recta y plano en el campo de la geometría. 
Una variable es un objeto, evento, idea, sentimiento, período de tiempo o cualquier 
otro suceso o evento susceptible de medición. Es algo que además de poder cambiar 
(como el género y la edad), son típicamente el foco de un estudio. Los atributos son 
los subvalores de una variable.
Según Padua et al. (1979), en la definición conceptual de las variables se precisa el 
concepto categórico desde el nivel taxonómico (que incide en las definiciones) o 
desde el nivel teórico proposicional (que define a partir de una teoría propiamente 
dicha).
En resumen, el concepto es una representación mental de fenómenos, atributos, 
objetos, sucesos o cualidades a la que se asocia una definición, la cual desarrolla el 
significado del término. La definición involucra un problema semántico cuyo objetivo 
principal es dilucidar los significados que suministran las bases conceptuales de la 
comunicación entre pares. Es posible relacionar lo conceptual con lo abstracto, y 
lo operativo con lo concreto, pues de estas relaciones depende que la variable sea 
observable y medible. 
Las variables son válidas durante un periodo determinado y pueden 
tener un patrón. Se detallan con visión general en profundidad, 
buscan la mayor precisión, validez y confiabilidad, pero nunca 
pretenden alcanzar la exactitud.
44
Las Variables
2.6. Unidad de análisis y unidad de observación
“Lo artificial es determinista y reversible. Lo natural 
contiene elementos esenciales de azar e irreversibilidad. 
Esto llama a una nueva visión de la materia en la que 
ésta ya no sea pasiva como la descrita en el mundo 
del concepto mecánico, sino asociada a la actividad 
espontánea. Este cambioes tan profundo que creo que 
podemos hablar con justicia de un nuevo diálogo del 
hombre con la naturaleza” (Prigogine, 1988, p. 22). 
Elegir el tema de investigación, describir el problema y elegir los fenómenos a estudiar 
son fundamentales, pues determinarán si la investigación se consolida o acaba como 
intento fallido. Así, gran parte del éxito se centra en la elección del tema y en la 
identificación de variables. Un problema que resuma deficiencias y debilidades del 
objeto de estudio, pero que no identifique las variables prevalentes o asociadas al 
objeto, no puede convertirse en un problema de investigación. En consecuencia, 
la formulación de un problema de investigación precisa identificar las variables de 
investigación, la dimensión observada, ya que con estas precisiones se identificarán 
las unidades de análisis y de observación. 
Una unidad de análisis es el objeto de estudio —delimitado por el investigador— 
para ser observado y medido en relación con un conjunto de otros elementos de 
su mismo tipo. Según refiere Marradi et al. (2007), la unidad de análisis […]"tiene 
un referente abstracto"[…] (p. 87), por ejemplo, ingeniero de sistemas peruano del 
género femenino es una unidad de análisis, pero no podría ser específicamente 
ingeniera de sistemas Juana Pérez. En concreto, la definición no hace referencia a un 
elemento específico del conjunto, sino al conjunto de elementos (el universo que se 
pretende estudiar). Según Sajama (2004), la función principal del diseño de unidades 
de análisis se vincula con el análisis estructurado del objeto de investigación. Hay 
diversos ejemplos de unidades de análisis en cada campo; por ejemplo, en el 
educativo pueden ser padres de familia, estudiantes, docentes y trabajadores; en 
la química, catalizadores para los procesos de cracking del petróleo, inhibidores de 
corrosión para la industria metal-metálica y zeolitas para la industria del alcohol 
rectificado.
Una unidad de análisis puede abarcar una o más variables. En la unidad de análisis 
rendimiento académico de los graduandos de posgrado se puede estudiar solo 
el promedio ponderado desagregado como rendimiento medio, distinguido o 
45
Capítulo II: Definición de variable
sobresaliente, o se puede asociar otra variable: tiempo que transcurre para obtener 
el grado académico de maestro desagregado como tiempo récord, medio o no 
logrado. Las variables de estudio son las diversas formas de caracterizar una unidad 
de investigación que se formaliza desde la elección de la perspectiva teórica.
En toda investigación, el objeto de estudio (o unidad de análisis) es la entidad 
principal sobre la cual el investigador explicará sus hallazgos al final del estudio, y 
es el elemento mínimo natural observable relacionado con los demás elementos 
analizados. La unidad de análisis se relaciona necesariamente con la pregunta de 
investigación, y puede estar constituida por personas (quiénes) u objetos (qué), que 
serán estudiados para realizar una descripción resumida y explicar sus diferencias. 
“El término objeto se entiende en un sentido gnoseológico, como posible objeto del 
pensamiento, cualquier cosa en la que se piense” (Marradi et al., 2007, p. 87).
Por su parte, la unidad de observación es la unidad física de interés de observación 
rigurosa y sistemática. Abarca a los referentes empíricos de los que se obtienen 
los datos requeridos por las unidades de análisis, y posee características variables 
o constantes. En síntesis, es aquello que realmente se observa, mide, colecta para 
aprender acerca de su unidad de análisis, y sirve de soporte para las técnicas de 
recolección de datos.
Puede existir más de una unidad de observación y hasta puede ser idéntica a la unidad 
de análisis, pues las unidades de observación constituyen los elementos muestrales 
de la población. Es sobreentendido que el investigador opta por elegir determinadas 
unidades de observación, soslayando a otras, porque en las seleccionadas hallará la 
información nos olo que represente a la población, sino que le permita inferir sobre 
los atributos que las variables demandan.
* La importancia de la unidad de análisis y de la unidad de observación 
radica en que ambas unidades determinan los límites para el análisis 
de datos del estudio.
La unidad de análisis en la investigación no es inmutable, puede someterse a revisión 
la cantidad de veces que sea necesaria, e inclusive puede ser cambiada en cualquier 
etapa del proceso de investigación, conforme madure; sin embargo, aunque este 
cambio radical es posible, no es recomendable debido al impacto en el tiempo que 
implica. Así también, puede identificarse de manera diferente en una investigación 
cuantitativa y una cualitativa.
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Las Variables
* Es recomendable considerar una unidad de análisis de uso común 
durante todo el proceso para simplificar y facilitar el proceso de 
colección de datos. Al final de la investigación, se debe analizar la 
conclusión para determinar cómo se relaciona con la recomendación 
en función de la unidad de análisis. 
Analicemos algunos ejemplos:
ANÁLISIS CASUÍSTICO 1 
En un estudio sobre la adicción de los estudiantes universitarios al uso de la aplicación 
de mensajería chat para Smartphone. La Figura 15 resume las unidades de análisis y 
de observación.
Figura 15. Descripción e identificación de la muestra en estudio.
Fuente: elaboración propia.
La unidad de análisis está constituida por estudiantes universitarios, las unidades de 
observación son los mismos estudiantes universitarios y la técnica de recolección 
de datos son las encuestas o entrevistas a los mismos estudiantes universitarios.
Si el estudio es sobre la adicción en niños de primaria al uso de la aplicación de 
mensajería chat para Smartphone. La Figura 16 resume las unidades de análisis y de 
observación.
Figura 16. Descripción e identificación de la muestra en estudio.
Fuente: elaboración propia.
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Capítulo II: Definición de variable
La unidad de análisis está constituida por maestros y padres de familia, en tanto 
que la técnica de recolección de datos es la encuesta o entrevista a los maestros 
y padres de familia, pues los niños no informan sobre su comportamiento con la 
precisión requerida.
En el primer caso, la unidad de análisis es igual a la unidad de observación, pero 
en el segundo caso ambas unidades son diferentes. En estos ejemplos sencillos se 
evidencia el carácter complejo y multidimensional de la identificación de las dos 
unidades (análisis y observación). Incluso, en los ejemplos citados, puede agregarse 
variables sociodemográficas como edad, género y nivel socioeconómico.
* Hay diversas unidades potenciales de análisis que se podrían 
examinar para el mismo objeto de estudio. Algunas de las más 
comunes incluyen individuos, grupos y organizaciones.
En el ejemplo, dado que las unidades de análisis son individuos, el registro de 
diferencias y similitudes en las adicciones se podría recoger mediante una encuesta-
entrevista o en fichas de observación para conocer cómo, cuándo, dónde y por qué 
usan sus dispositivos, mas no importa cuál de las dos técnicas se utilice, lo que resalta 
es que los datos se recopilan de estudiantes (individuos). Entre los resultados que 
arroje la recopilación, podría encontrarse que los estudiantes varones con alto nivel 
socioeconómico tendrían mayor probabilidad de volverse adictos que los estudiantes 
varones de menor nivel socioeconómico.
En el caso de los grupos como unidades de análisis, cabe indicar que su tamaño 
varía según la extensión de los objetivos de investigación al punto de que casi ningún 
grupo es demasiado pequeño o demasiado grande. A continuación, se enumera 
algunos ejemplos de grupos como unidades de análisis:
• Grupos de nivel básico: familias, grupos de amistad y participantes 
de terapia grupal.
• Grupos de nivel medio: empleados de una organización, profesionales 
de un dominio particular (chefs, abogados, trabajadores sociales), 
miembros de los clubes (Scouts,